Question

我希望使用共享相同参数的两个函数来拟合复杂数据集。为此我用了

def funcReal(x,a,b,c,d):
    return np.real((a + 1j*b)*(np.exp(1j*k*x - kappa1*x) - np.exp(kappa2*x)) + (c + 1j*d)*(np.exp(-1j*k*x - kappa1*x) - np.exp(-kappa2*x)))

def funcImag(x,a,b,c,d):
    return np.imag((a + 1j*b)*(np.exp(1j*k*x - kappa1*x) - np.exp(kappa2*x)) + (c + 1j*d)*(np.exp(-1j*k*x - kappa1*x) - np.exp(-kappa2*x)))`

poptReal, pcovReal = curve_fit(funcReal, x, yReal)
poptImag, pcovImag = curve_fit(funcImag, x, yImag)

此处funcReal是我模型的真实部分，funcImag是虚部，yReal是数据的实部，yImag是数据的虚部。

然而，两种拟合并没有给出与实部和虚部相同的参数。

我的问题是有一个包或方法，以便我可以实现多个数据集和多个函数的共享参数吗？

Answer 1

这样的东西？

def long_function(x, a, b, c, d):
    return (a + 1j*b)*(np.exp(1j*k*x - kappa1*x) - np.exp(kappa2*x)) + (c + 1j*d)*(np.exp(-1j*k*x - kappa1*x) - np.exp(-kappa2*x))

def funcBoth(x, a, b, c, d):
    N = len(x)
    x_real = x[:N//2]
    x_imag = x[N//2:]
    y_real = np.real(long_function(x_real, a, b, c, d))
    y_imag = np.imag(long_function(x_imag, a, b, c, d))
    return np.hstack([y_real, y_imag])

yBoth = np.hstack([yReal, yImag])
poptBoth, pcovBoth = curve_fit(funcBoth, x, yBoth)

复杂数据的曲线拟合

1 个答案: